Teilnehmende erwerben fundierte Kenntnisse zur Anwendung moderner KI-Technologien in datenintensiven Szenarien. Leistungsfähige Systeme der Künstlichen Intelligenz beruhen auf strukturierten Datenprozessen, präziser Analyse und gezielter Modelloptimierung.
Datenaufbereitung und Visualisierung- Ein zentraler Bestandteil ist der Einsatz von SQL zur strukturierten Aufbereitung großer Datenmengen. Mit optimierten Abfragen, Joins und Aggregationen werden Datensätze effizient verarbeitet, um sie für maschinelle Lernmodelle und neuronale Netzwerke in der Künstlichen Intelligenz gezielt nutzbar zu machen.
- Power BI dient der Visualisierung komplexer KI-Prozesse. Interaktive Dashboards und DAX-Funktionen helfen dabei, Modellmetriken, Vorhersagewerte und Analyseergebnisse anschaulich darzustellen und datenbasierte Entscheidungen anhand verständlicher Kennzahlen zu unterstützen.
- Datenpipelines automatisieren die Integration und Verarbeitung umfangreicher Datenbestände. Strukturierte Workflows sorgen für konsistente Datenaufbereitung, erhöhen die Skalierbarkeit von KI-Systemen und verbessern die Effizienz maschineller Lernprozesse - ein wesentlicher Aspekt in der Künstlichen Intelligenz.
Analytische Methoden und Modelloptimierung
- Explorative Datenanalysen und statistische Methoden dienen dazu, Muster in Trainingsdaten zu erkennen, aussagekräftige Merkmale zu extrahieren und Vorhersagemodelle gezielt zu optimieren. So entstehen belastbare Entscheidungsgrundlagen für den Einsatz KI-gestützter Verfahren.
Praktische Anwendung Neuronaler Netzwerke
- Abschließend liegt der Fokus auf der praktischen Umsetzung neuronaler Netzwerke. Die Teilnehmenden trainieren Convolutional und Recurrent Neural Networks, wenden Hyperparameter-Tuning an und nutzen Transfer Learning, um leistungsfähige KI-Modelle für Prognose- und Klassifikationsaufgaben zu entwickeln.